Introduktion til dataminingsteknikker

Udtrykket datamining var først i 1990'erne. Før det brugte statistikere udtrykket datafiskeri eller datuddybning til at definere analyse af data uden og en forudgående konklusion. Et af de vigtigste mål med processen til dataindvindingsværktøjer er at indsamle afsluttende oplysninger, der let kan anvendes på store datasæt. Hver type data mining-teknikker resulterer i et andet resultat / effekt. Dette betyder, at anerkendelsen af ​​forretningsproblemerne vil gå langt med at hjælpe mærker med at implementere de rigtige data mining-teknikker og derved også få de bedste resultater. Samtidig er det vigtigt at huske på, at data mining-teknikker også refererer til opdagelsen af ​​ukendte interessante mønstre, usædvanlige poster eller afhængigheder, der tidligere ikke blev opdaget.

Big data er en af ​​de vigtigste aspekter af væksthistorien for ethvert brand i dag, både store og små. I den nuværende tid bruger virksomheder big data-analyseteknikker til at nå store mål i deres virksomheder, både hvad angår kundetilfredshed og organisationsvækst. Samtidig er det vigtigt at forstå, at forståelse og analyse af big data er vigtigt for en vellykket vækst og udvidelse af en organisation. Derfor er data mining-teknikker meget nyttige, da de kan hjælpe virksomheder med at analysere big data på en effektiv måde. Selvom der er flere dataindvindingsmetoder tilgængelige, imødekommer de forskellige problemer og giver indsigt i de særlige efterfølgende forretningsproblemer. En af de bedste måder at få værdifuld indsigt er derfor bedst gøres gennem processen til data mining software. Et buzzword, der bruges til at beskrive hele spektret af dataanalyse, data mining-teknikker inkluderer indsamling, ekstraktion, analyse og statistiske metoder. Derfor er det vigtigt at udvikle en stor strategi på en sådan måde, at virkningen af ​​data mining-teknikker klart forstås af brandet / organisationen.

8 Vigtige dataudvindingsmetoder er som følger:

  1. Anomali eller mere detaljeret detektion

En data mining-teknik, anomali eller outlier-detektion, er en teknik, der søger efter dataposter i et datasæt, der ligner et projiceret mønster eller en forventet opførsel.

Også kaldet outliers giver anomalier kritisk og handlingsrig information til mærker og organisationer. Som en outlier er et objekt, der afviger markant fra det generelle gennemsnit inden for et sæt database eller en kombination af data.

Det er forskelligt fra resten af ​​data, og det er grunden til, at værktøjer til udvinding af dataudvikling kræver yderligere opmærksomhed og analyse, da det giver et andet syn på et bestemt emne. Denne type data mining teknik kan bruges til at opdage svig og risici inden for et kritisk system.

De er ideelle i en situation, hvor de unikke egenskaber ved data mining-teknikker kan analyseres på en ordentlig måde og hjælpe analytikeren med at opdage enhver mangel i systemet.

Dette kan igen indikere svigagtige handlinger, fejlbehæftede procedurer eller områder, hvor en bestemt teori er ugyldig, hvilket gør processen med at installere et ordentligt system på plads, sikkert og effektivt.

Det er vigtigt at huske, at outliers er meget almindelige i store data mining-teknikker. Mens outliers ikke altid er negative, kan de hjælpe et mærke med at finde unikke ting, der sker i data mining-teknikernes sæt.

Uanset hvad der er tilfældet, skal de fundne fund, der er afledt af anomali eller spredningsdetektion, kræve yderligere analyse for at nå frem til endelige resultater.

  1. Association Rule Learning

Denne type data mining-teknik er baseret på opdagelsen af ​​interessante forhold mellem variabler i store databaser. Denne type data mining-teknik bruges til at afdække skjulte mønstre i dataene.

De kan bruges til at identificere variabler inden for dataene og co-forekomster af forskellige variabler, der vises med de største frekvenser. Meget brugt i detailforretninger anvendes teknik til mining af data om associeringsregel til at finde mønstre i salgsdata.

Disse data mining-værktøjer kan bruges til at anbefale nye produkter, især til at finde ud af, hvilken type produkter folk anbefaler til andre eller til at finde ud af nye produkter, som de kan anbefale til kunderne.

En meget nyttig dataminingsteknik, læring om tilknytningsregel kan bruges til effektivt at øge konverteringsfrekvensen for mærket. Et godt eksempel på effektiviteten af ​​associeringslæring blev implementeret af Walmart i 2004.

Gennem denne data mining-teknikker blev det opdaget, at Strawberry pop-starter-salget steg syv gange før en orkan. Siden dette fund har Walmart placeret dette produkt i kasserne inden en orkan, og dermed skabt bedre salgskonverteringer.

  1. Clustering-analyse

Denne type data mining-teknik er defineret som processen med at identificere data mining-værktøjer, der ligner hinanden, hjælper klynge-analyse marketingfolk med at forstå både ligheder og forskelle i data.

Da klynger har fælles træk, kan de bruges til at forbedre målretningsalgoritmer. For eksempel, hvis en bestemt gruppe af kunder køber et bestemt mærke produkter, kan der oprettes en specifik kampagne for at hjælpe salget af det pågældende produkt.

At forstå dette kan hjælpe mærker til effektivt at øge deres salgskonverteringsfrekvens og derved øge brandets magt og engagement. Derudover er oprettelse af personas også et resultat af klynge-analyse.

Personas er defineret som fiktive karakterer, der repræsenterer forskellige brugertyper inden for en målrettet demografisk holdning, der muligvis bruger et websted, et brand eller et produkt på en lignende måde.

Da dette er et vigtigt aspekt af klynge-analyse, hjælper persona mærker med at træffe smarte markedsføringsvalg og skabe stærke kampagner.

  1. Klassificeringsanalyse

Denne type data mining teknik har en systematisk proces til at få vigtig og relevant information om metadata (som er data om data) og data, klassificeringsanalyse hjælper mærker med at identificere forskellige kategorier af data mining teknikker.

Klassificering af analyse er tæt knyttet til klyngeanalyse, da de effektivt træffer bedre valg på værktøjer til datamining. E-mail er et velkendt eksempel på klassificeringsanalyse, da det bruger algoritmer til at afklare mails afhængigt af om de er legitime eller spam.

Dette gøres ved at bruge data mining software på mailen, for eksempel ord og vedhæftede filer, der angiver, om de er spam eller legitime e-mails.

  1. Regressions analyse

Et andet data mining tools, regressionsanalyse hjælper mærker med at definere afhængigheden mellem variabler. Denne data mining-teknik er baseret på antagelsen om en envejs årsagseffekt fra en variabel til responsen fra en anden variabel.

Mens uafhængige variabler kan påvirkes af hinanden, påvirkes afhængighed generelt ikke på begge måder, som tilfældet er for korrelationsanalyse. En regressionsanalyse kan vise, at en variabel er afhængig af en anden, ikke omvendt.

Da regressionsanalyse er ideel til bestemmelse af kundetilfredshed, kan den hjælpe mærker med at opdage ny og anderledes indsigt om kundeloyalitet og hvordan eksterne faktorer, der kan påvirke serviceniveauet, f.eks. Vejrforhold.

Et godt eksempel på regressionsanalyse er brugen af ​​denne data mining-teknik til at matche folk på datingportaler. Mange websteder bruger variabler til at matche folk i henhold til deres likes, interesse og hobbyer.

  1. Valgsmodellering

Valgsmodellering er nøjagtige og generelle dataindvindingsværktøjer, og hjælper mærker med at foretage sandsynlige forudsigelser om kundernes beslutningsproces.

Da et brand skal fokusere på deres målgruppe, hjælper valgmodellering mærker med at bruge deres data mining-teknikker på en sådan måde, så de kan bruge deres maksimale indsats hos kunder, der sandsynligvis vil foretage et gyldigt køb, bruges Choice modellering til at identificere de vigtigste faktorer, der hjælper en kunde med at træffe deres valg.

Baseret på variabler kan lide steder, tidligere køb og holdninger, hjælper valgmodellering med mærker til at bestemme sandsynligheden for, at kunder skal foretage et markedsføringsvalg. Ved at investere i valgmodellering kan mærker nemt hjælpe med at øge deres salg på en omfattende måde.

  1. Regelinduktion

Denne type data mining teknik hjælper med at udvikle formelle regler, der er baseret på et sæt observationer, regelinduktion er et andet data mining tools. Reglerne, der er uddraget fra denne data mining-teknik, kan bruges til at repræsentere en videnskabelig model for data mining-softwaren eller lokale mønstre i dataene.

Derudover er induktionsparadigme associeringsreglen. Associeringsregel er processen med at finde frem til overbevisende forhold mellem variabler, især i store databaser.

En teknik, der bruges i data mining software, hjælper det mærker med at opdage regelmæssigheder mellem visse produkter. For eksempel, hvis en kunde køber smør, er der chancer for, at de også vil købe brød.

Associeringsregelens hovedfokus er at forstå, at hvis en kunde udfører en bestemt funktion, siger A, er sandsynligheden for, at de udfører funktion B også stor.

Denne forståelse kan hjælpe mærker til ikke kun at forudsige salg, men også skabe smarte markedsføringsløsninger, der inkluderer salgsfremmende priser og bedre produktplaceringer i butikker og indkøbscentre.

  1. Neurale netværk

Neurale netværk er et dannende trin i processen med dataminingsteknologi og har sine egne sæt fordele og fordele. Den største fordel ved et neuralt netværk er, at det skaber meget nøjagtige forudsigelsesmodeller, der kan anvendes til et stort antal problemer på en effektiv måde.

Der er to typer netværk, nemlig neurale og kunstige. Ægte neurale netværk er biologiske, nemlig de menneskelige hjerner, der er i stand til at fremstille mønstre og forudsigelser.

I processen træffer den valgene vedrørende situationen. De kunstige er de programmer, der implementeres på computersystemerne.

Kunstige neurale netværk henter deres navn fra den historiske udvikling, hvor forskere forsøgte at få computersoftwaren til at tænke på den måde, den menneskelige hjerne har.

Selvom hjernen er en meget mere kompleks ting, kan neurale netværk udføre en masse opgaver, som den menneskelige hjerne også kan.

Det er vanskeligt at sige, hvornår neurale netværk blev anvendt til data mining-værktøjer, men et stykke af en undersøgelse af denne data mining-teknik blev opdaget under den anden verdenskrig.

Siden da er et neuralt netværk nået langt, og mange dataanalytikere har brugt det til at løse forudsigelsesproblemer i den virkelige verden og generelt forbedre resultaterne af algoritmer også.

Endvidere har mange af de største gennembrud i neurale netværk været i anvendelsen af ​​problemer som forbedring af kundeforudsigelse eller bedrageribetegnelse, hvilket betyder, at de kan hjælpe mærker med at finde nye og bedre metoder til at forbinde med kunder.

Faktisk har neurale netværk med succes hjulpet mærker og organisationer til at håndtere en masse problemer som at opdage svig ved brug af kreditkort.

De er også blevet anvendt i områder som militær til automatisk kørsel af ubemandede køretøjer til at korrigere udtalen af ​​engelske ord fra den skrevne tekst.

Det er klart, at en af ​​de sværeste ting for et brand at gøre er at beslutte, hvilken data mining-teknik der muligvis er det rigtige valg.

Dette skyldes, at den bedste data mining-teknik, der skal bruges, afhænger af den type problemer, som mærket står overfor, og som de ønsker at løse ved hjælp af data mining-teknik.

Nogle gange vil en prøve og fejl hjælpe et brand med at løse dette problem på en bedre måde. Når det er sagt, er det også en realitet, at markederne, kunderne konstant ændrer sig og er helt dynamiske.

Denne dynamik har sikret, at der ikke kan være nogen perfekt data mining-teknik, fordi det er tæt på umuligt at forudsige fremtiden på en succesrig måde.

Derfor er data mining-teknikker vigtige, fordi det kan hjælpe forskere og organisationer med at bruge relevant data mining-software og tilpasse sig dette skiftende miljø og økonomi på en meget bedre måde.

Dette kan hjælpe med at skabe modeller, der kan hjælpe med at forudse en ændring på en meget fokuseret og forbedret måde, fordi jo flere modeller der er til dataindustrien teknikker, jo mere forretningsmæssig værdi kan skabes for mærket.

Overordnede data mining-teknikker hjælper mærker med at forstå data mining-værktøjer på en meget mere videnskabelig og systematisk måde, hvorved de styrkes og sikres bedre brandforbindelse på den ene side og en bedre væksthistorie på den anden side.

Anbefalede kurser

Dette har været en guide til Data mining-teknikker, her har vi drøftet de 8 vigtige data mining-teknikker, der kan føre din virksomhed fremad på en omfattende og vellykket måde. Du kan også se følgende kurser for at lære Data mining -

  1. Dataminingsteknikker ved hjælp af SAS Enterprises Miner
  2. Introduktion til Data Mining
  3. IT-sikkerhed og hacking - datamining

Kategori:

Big Data